27 milliards de paramètres pour lutter contre le cancer. C’est le pari de Google, qui a annoncé le 15 octobre 2025 avoir lancé un nouveau modèle pour l’analyse unicellulaire basé sur la famille de modèles open-source Gemma (développée par Google DeepMind et Google Research). En collaboration avec l’Université Yale, Google affirme qu’un de ses modèles d’intelligence artificielle, baptisé C2S-Scale 27B, a permis d’identifier une nouvelle piste de thérapie contre le cancer.
Rendre les tumeurs « froides » plus sensibles à l’immunothérapie
Ce modèle IA a été créé pour comprendre et prédire le comportement des cellules à partir des données de séquençage ARN à cellule unique (scRNA-seq), en convertissant la liste des gènes exprimés dans une cellule en une « phrase de cellule » (cell sentence). Autrement dit, il transforme les profils d’expression génique très complexes en un langage que l’IA peut traiter efficacement pour diverses analyses biologiques : prédire le type cellulaire, le tissu d’origine, ou encore générer des profils d’expression simulés pour explorer des hypothèses.
Une des grandes difficultés de l’immunothérapie, qui consiste à stimuler les défenses naturelles contre les cellules cancéreuses, est que certaines tumeurs restent invisibles au système immunitaire. On les appelle des tumeurs froides. Elles échappent à la surveillance immunitaire car elles présentent mal — voire pas du tout — les « signatures » protéiques qui permettent aux cellules de défense de les identifier. Ce mécanisme, dit de présentation d’antigènes (MHC-I), est central pour toute stratégie immunothérapeutique.
Le modèle offre « une piste prometteuse »
Le modèle, développé au sein de la famille Gemma (les modèles libres de Google), aurait ainsi prédit qu’une molécule déjà connue, le Silmitasertib, pouvait renforcer la capacité du système immunitaire à reconnaître les cellules cancéreuses. Ce composé avait déjà été étudié dans d’autres contextes médicaux, mais jamais pour son rôle potentiel dans la visibilité immunitaire des tumeurs. L’hypothèse de l’IA a ensuite pu être confirmée en laboratoire par les chercheurs. Lors des tests, « la combinaison de silmitasertib et d’interféron à faible dose a entraîné une augmentation d’environ 50 % de la présentation de l’antigène », ce qui rendrait la tumeur plus visible pour le système immunitaire.
Bien qu’il s’agisse d’une première étape, le modèle offre une « piste prometteuse validée expérimentalement » pour le développement de nouvelles thérapies combinées, selon Google. Les équipes de Yale explorent quant à elles ce nouveau mécanisme et « testent d’autres prédictions générées par l’IA dans d’autres contextes immunitaires ». Le nouveau modèle C2S-Scale 27B et ses ressources sont disponibles dès aujourd’hui pour la communauté scientifique. Cette découverte reste toutefois à un stade précoce : les résultats ont été obtenus en laboratoire, et plusieurs étapes de validation seront nécessaires avant d’envisager une application clinique.
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